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Hadoop本身不支持实时分析,因为它被设计为批处理系统,在处理速度上无法满足实时分析的需求。还没有。 然而,使用多种技术和工具,可以在 Hadoop 生态系统中实现近乎实时的数据分析。 下面详细介绍:
Hadoop和实时分析
- Hadoop的局限性:Hadoop是主要使用的。 Hadoop适合批量处理大型数据集,但不适合处理低延迟数据流。
- 实现实时分析:为了克服 Hadoop 的实时处理限制,Hadoop 可以与其他实时处理框架结合使用,例如:经常使用。 阿帕奇卡夫卡和阿帕奇风暴。
如何处理实时数据
- 使用Apache Kafka :实时数据作为消息队列流入您的 Kafka 集群。
- 使用 Apache Storm 或 Apache Flink:作为实时数据处理引擎,用于处理 Kafka 中的数据流。
- 使用 Apache HBase 或 Apache Cassandra:用于实时数据存储,处理后的数据将永久保存。
实时分析技术集成示例
- 数字广告公司RubiCon项目:使用Storm复杂事件处理引擎捕获广告竞价过程中的大量数据,快速分析数据,并将数据发送到Hadoop集群进行进一步处理。
总而言之,Hadoop 本身并不是为实时分析而设计的,但是当与其他技术集成时,它可以实现近乎实时的数据分析。 为需要处理大量数据并进行实时分析的用户提供了有效的解决方案。
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